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tira.efeito                package:unknown                R Documentation


Tira possíveis efeitos da massa.


Description:

A função tira os possíveis efeitos da massa corpórea das variáveis vocalização, inchaço e hematócrito.  


Usage:

     tira.efeito(x)



Arguments:

 x: Matriz com 4 variáveis (uma em cada coluna), sendo respectivamente na ordem: Massa, Vocalização, Inchaço e

    Hematócrito.


Details:

No meu trabalho eu avalio a relação entre o inchaço da pata após a aplicação de fitohemaglutinina com a taxa

de vocalização e o hematócrito, porém, estas três variáveis podem sofrer efeito da massa corpórea. A função 

criada avalia o efeito da massa corpórea sobre estas variáveis e quando existe um efeito significativo ela

utiliza os residuais da variável pela massa corpórea para fazer a regressão do inchaço pela vocalização com

interação com o hematócrito. 


Value:

      A função retorna como resultado uma lista com dois objetos:
      
      O primeiro é uma tabela mostrando os possíveis efeitos da massa corpórea sobre as variáveis, trazendo na

      primeira coluna a significância deste efeito (P), na segunda a inclinação da reta, e na terceira o

      intercepto.

      O segundo objeto é o resumo da regressão.

  
Author(s):

     Stefanny Christie Gomes monteiro


References:

     Dobson, A. J. (1990) An Introduction to Generalized Linear Models. London: Chapman and Hall.


     Hastie, T. J. and Pregibon, D. (1992) Generalized linear models. Chapter 6 of Statistical Models

     in S eds J. M. Chambers and T. J. Hastie, Wadsworth & Brooks/Cole.


     McCullagh P. and Nelder, J. A. (1989) Generalized Linear Models. London: Chapman and Hall.


     Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002) Modern Applied Statistics with S. New York: Springer.



See Also:

'glm' do pacote "stats": Fitting Generalized Linear Models.


Examples:

     ## Criando um objeto para teste:
     x1<- c(6.3138,3.1326,2.8191,5.4954,6.6323,4.7430,5.9458,3.9334,5.6602,2.7839,2.5226,4.9302,5.9526,4.2736,
            5.3345,3.5326,5.0836,2.4898,2.2401,4.3666,5.3183,3.8012,4.7215,3.1435)
     x2<- c(3.96,3.10,3.61,3.42,4.36,3.90,4.25,3.67,3.77,3.66,3.61,3.91,4.00,3.87,4.09,3.53,4.02,3.53,4.01,3.51,
            4.78,3.83,4.56,3.68)
     x3<- c(0.1003,0.0264,0.0245,0.0466,0.0568,0.0609,0.0992,0.0522,0.0691,0.0371,0.0232,0.0395,0.0698,0.0327,
            0.0757,0.0404,0.0883,0.0446,0.0244,0.0592,0.0810,0.0567,0.0633,0.0511)
     x4<- c(0.96,0.59,0.84,0.61,0.64,0.74,1.00,0.77,0.83,0.76,0.80,0.70,0.57,0.61,0.73,0.71,1.00,0.81,1.00,0.94,
            1.00,0.85,0.95,1.00)
     teste=matrix(c(x1,x2,x3,x4), ncol=4)
     ## Executando o comando:
     tira.efeito(teste)